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目前,线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一种常用的人脸识别算法。但在实际应用中,LDA由于训练样本数据少而经常面临小样本集问题,从而导致LDA无法直接应用于人脸识别中。为了克服小样本集问题,首先利用人脸图像距离模型揭示了线性鉴别分析的物理过程,指出了零空间鉴别分析相对于主元空间鉴别分析可以提取出更有利于人脸识别的鉴别信息。